In Jena hat ein internationales Forschungsteam einen Vorschlag erarbeitet, wie Künstliche Intelligenz bei der Suche nach neuen Werkstoffen von Anfang an deren mögliche Umweltwirkungen einbeziehen kann. Der Beitrag ist seit Freitag im Fachjournal Nature Sustainability online, wie die Friedrich-Schiller-Universität Jena am Mittwoch mitteilte. Es handelt sich um einen begutachteten Perspektivbeitrag: Das Team legt ein Konzept und einen Fahrplan vor, keine eigenen neuen Messdaten aus dem Labor.
Ausgangspunkt ist ein bekanntes Problem der Materialforschung: Ob ein neues Material viel Energie in der Herstellung braucht, knappe Rohstoffe benötigt oder sich am Ende schlecht entsorgen lässt, zeigt sich oft erst spät – mitunter erst im praktischen Einsatz. Dann sind bereits Zeit, Energie und Geld in eine Lösung geflossen, die sich als wenig tauglich erweist. Die Forscher wollen deshalb Lebenszyklusanalysen direkt in KI-gestützte Entwicklungsprozesse einbauen, sodass die Software Kandidaten schon früh nach Umweltkriterien aussortieren kann.
Fünf Aufgaben und ein Datenproblem
Der Fahrplan umfasst fünf miteinander verknüpfte Aufgaben. Informationen aus Fachpublikationen und anderen Quellen sollen automatisiert in Material- und Umweltdatenbanken zusammengeführt werden. Darauf aufbauend sollen Modelle abschätzen, wie Zusammensetzung und Struktur eines Materials mit Herstellungsverfahren und Umweltwirkungen zusammenhängen. Mehrere mögliche Produktionswege und deren Unsicherheiten sollen ausdrücklich einfließen; technische Leistung und Umweltwirkung sollen gemeinsam optimiert werden.
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Die größte Hürde: Für völlig neue Materialien gibt es noch keine Daten aus industrieller Fertigung oder jahrelanger Nutzung. Das Team schlägt vor, zunächst mehrere plausible Szenarien zu berechnen und die Unsicherheiten offenzulegen; mit neuen experimentellen und industriellen Daten ließen sich die Modelle dann schrittweise verbessern. „Neben Messwerten und Computersimulationen müssen die KI-Modelle künftig auch Informationen über Herstellungsverfahren, gesetzliche Vorgaben und die gesellschaftliche Akzeptanz eines Materials berücksichtigen“, sagt N. M. Anoop Krishnan vom Indian Institute of Technology Delhi, früher Humboldt-Gastwissenschaftler in Jena.
Wie unterschiedlich die Ausgangslage ist, zeigt das Team an Polymeren, Glas, Fotolacken für die Halbleiterfertigung und Zement. Bei Polymeren fehlen systematisch aufbereitete Umweltdaten, bei neuen Gläsern Modelle, die Zusammensetzung, Eigenschaften und Umweltbilanz verbinden. Für Zement liegen dagegen vergleichsweise viele Ökobilanzdaten vor, während die Modellierung der Materialeigenschaften über mehrere Größenskalen schwierig bleibt.
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An der Arbeit beteiligt sind neben Jena das Indian Institute of Technology Delhi und Madras, das Imperial College London, die Technische Hochschule Chalmers und die Universität Göteborg. Lothar Wondraczek, Professor am Otto-Schott-Institut für Materialforschung der Universität Jena, sieht in solchen Modellen einen Filter für die Vielzahl theoretisch möglicher Materialien: „Sie werden uns aber nicht davon abhalten, im Labor auch neugierig unwahrscheinliche Ansätze zu verfolgen.“ Der Fachartikel ist unter https://doi.org/10.1038/s41893-026-01950-4 abrufbar, der Volltext liegt hinter einer Bezahlschranke.
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